lambdify

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    我有一个问题lambdifing需要一个大型数组的函数。一个简化的代码复制同样的问题是: from sympy import * def fun(x): f = [] for i,x_i in enumerate(x): f.append(x_i**i) return Matrix(f) N = 256 x = Matrix([symbols("x_

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    我想使用sympy做偏导数,我想将它转换为一个函数,以便我可以替换值并估计一些导数t_1,t_2的值。我使用的代码如下: import sympy as sp import numpy as np from sympy import init_printing init_printing() t_1,t_2,X_1,X_2,Y_1,Y_2,X_c1,X_c2,Y_c1,Y_c2,a_1,a

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    我有一些符号表达式,我已经存储在一个文本文件中(因为它们太大)以后再阅读它们来查找它们的数值估计。所以,当我读完这些表达式(比如foo_sym),我转换这些表达式为Python函数如下: import sympy as sym foo_fn = sym.lambdify(tuple(foo_sym.free_symbols), foo_sym) 一些表达符号变量是数组,所以我设置的功能的矢量

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    给定方程取决于未知变量(y)和一组参数。我想用数值方法求解y,给出网格中每个元素的参数值。 我尝试的解决方案的简化的例子如下(y是未知变量,x是参数): import numpy as np import sympy as sp x,y=sp.symbols('x y') xgrid=np.arange(1,6) f = sp.lambdify(x,sp.nsolve(x**2+y,y,2

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    我遇到以下问题,首先我会简单解释一下这是怎么回事: f(x) g(x, y) = f(x) - y 从那里,我们预计 g(x, f(x)) = f(x) - f(x) = 0 lambdified g(x,y)回报的东西非常接近零,而不是为零。这是一个重现问题的代码。它只有当我把log评估足量到达f(x) 要点:https://gist.github.com/marekyggdrasil

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    我使用lambdify来编译一个表达式,该表达式是某些参数的函数。每个参数有N点。所以我需要评估表达N次。下面显示了一个关于如何完成的简化示例。 import numpy as np from sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr from sympy.utilities.lambdify import lambdify, implement

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    我发现文档中的sympy网站这里lambdify: http://docs.sympy.org/dev/modules/utilities/lambdify.html 与复数试图例子似乎分崩离析: SympyExpression = sympy.parsing.sympy_parser.parse_expr('0.2*exp(1.6*I*pi*x)*log(x - 1.5)') print "\

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    我有两个功能与sympy的lamdify创建 a = sympy.lambdify((x, y), K/(2 * math.pi) * sympy.cos(theta)/r) b = sympy.lambdify((x, y), -G/(2 * math.pi) * theta) 如何创建一个新的功能是增加了这两个功能? 我试图c = a + b但我得到了 TypeError: unsupp

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    q_vec, omega_vec, q1, q2, q3, w1, w2, w3 = \ sym.symbols('q_vec, omega_vec, q1, q2, q3, w1, w2, w3') q_0_dot_str = '.5 * dot(q_vec, omega_vec)' q_0_dot_symp = sym.sympify(q_0_dot_str) q_0_do